Soil enzyme profile analysis for indicating decomposer micro‐food web
Notice bibliographique
Résumé
Highly diverse exoenzymes mediate the energy flow from substrates to the multitrophic microbiota within the soil decomposer micro-food web. Here, we used a "soil enzyme profile analysis" approach to establish a series of enzyme profile indices; those indices were hypothesized to reflect micro-food web features. We systematically evaluated the shifts in enzyme profile indices in relation to the micro-food web features in the restoration of an abandoned cropland to a natural area. We found that enzymatic C:N stoichiometry and decomposability index were significantly associated with substrate availability. Furthermore, the higher Shannon diversity index in the exoenzyme profile, especially for the C-degrading hydrolase, corresponded to a greater microbiota community diversity. The increased complexity and stability of the exoenzyme network reflected similar changes with the micro-food web networks. In addition, the gross activity of the enzyme profile as a parameter for soil multifunctionality, effectively predicted the substrate content, microbiota community size, diversity, and network complexity. Ultimately, the proposed enzymic channel index was closely associated with the traditional decomposition channel indices derived from microorganisms and nematodes. Our results showed that soil enzyme profile analysis reflected very well the decomposer food web features. Our study has important implications for projecting future climate change or anthropogenic disturbance impacts on soil decomposer micro-food web features by using soil enzyme profile analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».